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本文介绍了处理极端多标记分类问题的概率标记树(PLTs),并通过实现extremeText(XT)证明了PLTs在precision@k指标下是一个HSM的无遗憾多标签泛化。同时,证明了pick-one-label启发式算法在一般情况下不是一致的,XT在统计性能、模型大小和预测时间等方面与许多最先进的方法相当,适合部署在在线系统中。

ICXML: 零样本极度多标签分类的上下文学习框架

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-16T00:00:00Z
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